中国商业银行操作风险度量研究——基于损失分布的视角--聚文网

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内容简介

实证研究表明，中国商业银行操作风险损失分布可用GPD表示。在GPD分布的条件下，一般可用阈顶点（POT）模型度量风险损失，因此我们应用POT模型度量了中国商业银行操作风险损失。对中国商业银行操作风险损失额的估计结果显示，在0.95的概率下，中国商业银行操作风险每年的损失额大约为11438340万元；在0.99的概率下，中国商业银行操作风险每年的损失额大约为36329939万元。
基于操作风险损失的发生来源于业务线，《中国商业银行操作风险度量研究：基于损失分布的视角》建立了业务线中风险因子与操作风险损失发生的因果关系图，并依此建立操作风险控制的贝叶斯网络模型。以银行在线业务为例，应用贝叶斯网络模型模拟了业务线中风险因子与操作风险损失之间可能出现的因果概率，并进行了相应的情景分析和敏感度分析。
依据贝叶斯网络模型，《中国商业银行操作风险度量研究：基于损失分布的视角》分析了三种情形下的因果关系，并分别计算了相应情形下的操作风险损失发生的条件概率及相应的资本金额。敏感度分析表明，系统应用程序失败、黑客攻击、交易密钥管理、病毒攻击对操作风险损失比较敏感，而防火墙对操作风险损失的敏感度不高。

第一章导论
第一节选题背景与研究意义
第二节文献综述
第三节结构安排
第四节可能的创新之处

第二章从BaselⅡ到BaselⅢ：操作风险的演进与变迁
第一节操作风险的认识与地位变化
第二节操作风险与世界金融危机
第三节从BaselⅡ到BaselⅢ：操作风险的演进
第四节本章小结

第三章主要国家（地区）操作风险监管比较
第一节 BaselⅢ下操作风险监管
第二节欧洲操作风险监管经验与俄罗斯实践
第三节美国操作风险监管实践
第四节亚太地区操作风险监管实践
第五节本章小结

第四章中国商业银行操作风险损失分布
第一节中国银行业操作风险损失：特征及形成原因
第二节中国商业银行操作风险损失分布：贝叶斯MCMC频率理论模型
第三节中国商业银行操作风险损失分布：贝叶斯MCMC频率实证分析
第四节本章小结

第五章中国商业银行操作风险损失分布的拟合与诊断——基于极值理论的实证分析
第一节引言
第二节极值理论
第三节中国商业银行操作风险损失GEV诊断与参数估计
第四节中国商业银行操作风险损失GPD分布诊断
第五节本章小结

第六章中国商业银行操作风险度量：基于POT模型
第一节文献回顾
第二节 POT模型
第三节 POT模型的度量结果
第四节本章小结

第七章中国商业银行操作风险控制：操作风险控制设计
第一节中国商业银行操作风险管理
第二节中国商业银行操作风险管理设计机理
第三节中国商业银行操作风险控制：贝叶斯网络的应用
第四节本章小结

第八章结论和前瞻
第一节主要结论
第二节未来主要关注方向

附录一银行在线业务中的相关因子的先验概率分布
附录二银行在线业务的各种情形风险

参考文献

中国商业银行操作风险度量研究——基于损失分布的视角

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